UML 솔루션으로 알리바바∙핀터레스트와 손잡은 데이터바이저

포브스가 선정한 2018년 주목해야 할 머신러닝 기업

누구나 1인 미디어로 정보를 가공하고 확산할 수 있는 시대가 되며, 방대한 자료 속에서 정확한 정보만을 필터링하는 기술의 필요성이 늘어나고 있다. 특히 교묘하게 사실이 왜곡된 ‘가짜뉴스’는 온라인상에서 빠르게 확산되며 수많은 사건사고를 유발하고 있다. 

거래규모가 큰 커머스 업체나, 사용자가 많은 서비스를 운영하는 플랫폼 업체는 사기성 계정이 배포하는 가짜 리뷰와 정보를 걸러내기 위해 많은 비용과 인력을 투입하고 있다. 도용된 가짜 계정이 배포한 가짜 정보가 기업 이미지를 훼손할 수 있으며, 소비자의 계정을 도용해 부정 거래를 할 경우 서비스 신뢰도에 큰 타격을 입기 때문이다. 

또한 사이버 범죄자들이 계정을 도용하며 획득한 개인 정보를 이요해 신용카드를 불법 개설하고, 현금을 인출하거나 또 다른 금융 범죄를 저지르는데 악용하며 그 피해 사례도 많아지고 있다.

금융사는 이러한 사고를 예방하기 위해 보안을 강화하는 데에 많은 노력을 기울이고 있다. 최근 해외 주요 금융사는 ‘Unsupervised machine learning’(비지도 방식의 기계학습, 이하 UML)을 도입해 불법성 거래 및 사기 계정을 신속하게 걸러내는 기술을 도입하고 있다.

미국의 AI 솔루션 기업 데이터바이저가 개발한 UML 솔루션은 부정거래간 숨겨진 패턴을 파악하여 fraud(부정 거래) 여부를 판단한다. 고객에게 전달받은 사용자 데이터를 AI가 자동으로 학습한 후 그 패턴을 파악해 fraud 여부를 판단할 수 있도록 구조화한 것이다. 

이러한 방식은 축척된 패턴을 기반으로 새로운 유형의 fraud를 파악해 현재 시스템의 문제점을 확인하는 한편, 추후 발생 가능한 사고까지 미리 예방하는 백신 역할도 할 수 있다.

마이크로소프트에서 보안을 담당했던 잉리안 시에(Yinglian Xie) 대표를 비롯해 머신러닝, 빅데이터, 보안 등을 전공한 박사급 인력들이 개발한 데이터바이저 솔루션이 인공지능을 통해 가짜 리뷰 또는 정보, 사기성 계정 등을 판단하는데 걸리는 시간은 수동으로 직접 관리하는 것보다 약 8배 이상 빠르며, 정확도는 90% 이상에 이르러 그 효율성이 대폭 개선되는 것으로 알려졌다.

미국과 중국의 주요 금융사와 협업하며 그 효과를 인정받은 데이터바이저의 UML 솔루션은 sequoia capital china, GSR ventures 등 유명 벤처캐피탈로부터 투자를 유치하였으며, 미국 이미지 공유 소셜미디어 핀터레스트, 중국 최대 전자상거래 기업 알리바바를 주요 고객으로 확보해 빠른 속도로 성장하고 있다. 또한 데이터바이저는 월스트리트 저널 선정 top 25 테크 기업 및 포브스 선정 2018년에 주목해야 할 머신러닝 기업에 꼽히며 성장 가능성을 높게 평가받기도 했다.

잉리안 시에 데이터바이저 대표는 “티켓몬스터, 쿠팡 등 국내 이커머스 기업뿐만 아니라 주요 금융사 또한 데이터바이저 솔루션을 통해 기업 이미지를 제고하고, 개선된 서비스로 고객과의 신뢰도를 높일 수 있을 것”이라 설명했다. /봉원종 기자